elasticsearch的查询原理_es分词后进行查询的原理是什么样的

数据结构

在 Elasticsearch 中,数据结构分布如下:

索引(Index)

• 索引是 Elasticsearch 中存储数据的基本单元,相当于关系型数据库中的数据库。
• 一个 Elasticsearch 集群中可以包含多个索引。

类型(Type) (从 Elasticsearch 7.0 开始已经被弃用):

• 在较早版本的 Elasticsearch 中,一个索引可以包含多个类型。
• 类型用于对索引中不同类型的数据进行逻辑分组。

文档(Document):

• 文档是 Elasticsearch 中的基本数据单元,相当于关系型数据库中的行。
• 每个文档都属于一个类型(Type),并存储在索引(Index)中。

字段(Field):

• 字段是文档中的基本数据单元,相当于关系型数据库中的列。
• 每个字段都有自己的数据类型,如字符串、数字、日期等。

分片(Shard):

• 为了实现水平扩展,Elasticsearch 会将一个索引划分为多个分片。
• 分片是 Elasticsearch 数据存储和处理的基本单位,每个分片都是一个独立的 Lucene 索引。

副本(Replica):

• 为了提高可用性和容错性,Elasticsearch 支持为每个分片创建副本。
• 副本分片是主分片的备份,当主分片失效时,可以切换到副本分片。

具体情况下,数据结构分布如下:

• 当创建一个新的索引时,Elasticsearch 会根据配置将索引划分为多个分片,并为每个分片创建一个或多个副本。
• 当写入新的文档时,Elasticsearch 会将文档存储到一个或多个分片中。
• 当执行搜索查询时,Elasticsearch 会并行查询所有相关的分片,并将结果合并返回。
• 随着数据量的增加,可以通过添加更多节点来水平扩展集群,Elasticsearch 会自动重新分配分片以实现负载均衡。

总之,Elasticsearch 的数据结构分布围绕着索引、分片和副本,通过这种分布式架构实现了高性能、高可用和可扩展的搜索和分析功能。

ElasticSearch的节点

在 Elasticsearch 中,节点是集群的基本组成单元。每个节点都是一个运行 Elasticsearch 进程的服务器实例。

节点有以下几种类型:

主节点(Master Node)

• 主节点负责管理集群状态,如创建、删除索引,以及添加和删除节点等。
• 集群中只有少数几个主节点,负责协调整个集群的操作。

数据节点(Data Node)

• 数据节点负责存储数据、执行数据相关的操作,如文档的增删改查。
• 数据节点通常会比主节点多,承担着大部分数据处理的工作。

协调节点(Coordinating Node)

• 协调节点负责接收客户端的请求,并将请求路由到合适的数据节点进行处理。
• 所有节点都可以充当协调节点,帮助分担请求负载。

热温冷分离(Hot-Warm-Cold Architecture)

• 一种高级架构模式,将不同频率访问的数据存储在不同的硬件上。
• 热数据存储在性能更好的硬件上,冷数据存储在性能较低但成本更低的硬盘上。

Elasticsearch 的查询原理

倒排索引

• Elasticsearch 使用倒排索引作为核心的索引结构。
• 对于每个文档中的每个词,倒排索引都会记录该词出现在哪些文档中,以及出现的频次。
• 这种索引结构可以快速地根据词查找相关文档,是全文搜索的基础。

分片和复制:

• 为了实现高可用和高性能,Elasticsearch 会将索引数据分散存储在多个分片上。
• 每个分片都有一个主分片和零个或多个副本分片。
• 查询时,Elasticsearch 会并行地在所有相关的分片上执行查询,最后合并结果。

评分模型:

• Elasticsearch 使用 TF-IDF 评分模型来计算文档的相关度得分。
• TF-IDF 考虑了词频(Term Frequency)和逆文档频率(Inverse Document Frequency)两个因素。
• 词频越高,文档越相关;而在更多文档中出现的词,相关性越低。
• 得分计算还会考虑文档长度、字段权重等因素。

查询 DSL:

• Elasticsearch 提供了丰富的领域特定语言(DSL)来构建复杂的查询条件。
• Query DSL 支持全文搜索、结构化查询、地理查询、聚合分析等功能。
• 开发者可以灵活地组合不同的查询子句,实现复杂的查询逻辑。

查询执行过程:

当用户发起查询请求时,Elasticsearch 会经历以下步骤:

• 解析查询 DSL,生成内部的查询计划。
• 根据查询计划,确定需要查询的索引和分片。
• 将查询任务并行地分发到相关的数据节点执行。
• 数据节点使用倒排索引在本地分片上执行查询,并返回部分结果。
• 协调节点收集并合并所有数据节点的部分结果,形成最终的查询结果。
• 协调节点根据相关度得分对结果进行排序,并返回给客户端。

结果合并:

• 当数据节点返回部分查询结果时,协调节点需要对这些结果进行合并和排序。
• 合并过程需要处理不同数据节点返回的文档得分差异,确保最终结果的准确性。
• 排序时,Elasticsearch 会根据文档的相关度得分进行排序,并返回给客户端。

总的来说,Elasticsearch 的查询原理依赖于倒排索引、分布式架构、评分模型等核心技术,为用户提供了高性能、高可扩展的搜索和分析能力。通过灵活的 Query DSL,开发者可以构建出复杂的查询逻辑,满足各种业务需求。

什么是倒排索引以及工作原理

正排索引vs.倒排索引

• 正排索引是一种常见的索引结构,它将文档 ID 映射到文档内容。
• 而倒排索引则相反,它将词语映射到包含该词语的文档 ID 列表。

倒排索引的组成

倒排索引由两个主要部分组成:

• 词典(Lexicon): 存储所有唯一词语,并指向它们在倒排列表中的位置。
• 倒排列表(Posting List): 记录每个词语出现在哪些文档中,以及出现的频次等信息。

倒排索引的构建过程

• 首先,对文档集合进行分词,提取出所有的词语。
• 然后,为每个唯一词语建立一个倒排列表,记录该词出现在哪些文档中。
• 同时,还会记录该词在每个文档中出现的频次、位置等信息。

倒排索引的查询过程

• 当用户进行查询时,Elasticsearch 会首先查找词典,找到查询词在倒排列表中的位置。
• 然后,按照倒排列表中记录的文档 ID 列表,去获取这些文档的内容。
• 最后,根据词频、文档长度等因素计算每个文档的相关度得分,并返回给用户。

倒排索引的优势

• 倒排索引可以快速地根据词查找相关文档,是全文搜索的基础。
• 相比正排索引,倒排索引可以更高效地执行全文检索查询。
• 倒排索引支持词语级别的搜索,可以实现复杂的查询逻辑。

可视为一种二级索引

Elasticsearch 中的索引确实可以理解为一种二级索引。让我们更详细地解释一下:

索引的概念

• 在 Elasticsearch 中,索引相当于关系型数据库中的表。
• 索引用于存储和管理一类相似的文档数据。
• 每个索引都有自己的映射(Mapping),定义了文档中各个字段的数据类型和分析行为。

倒排索引的关系

• 每个 Elasticsearch 索引都有一个或多个倒排索引。
• 倒排索引是 Elasticsearch 用于实现全文搜索的核心数据结构。
• 它将文档中的词语映射到包含该词语的文档列表,大大提高了全文检索的效率。

二级索引的对比

• 在关系型数据库中,我们常见的二级索引是在表的某些列上建立的索引。
• 这种索引可以加快基于该列的查询速度,但仍需要扫描整个表。
• 而 Elasticsearch 的倒排索引则更进一步,直接将词语与文档 ID 建立映射关系,无需扫描整个文档。

索引的优势

• Elasticsearch 的索引不仅支持全文搜索,还可以进行结构化查询、地理查询等复杂操作。
• 索引可以灵活地定义映射,支持动态添加新的字段,非常适用于schema-less的数据。
• 索引可以水平扩展,通过增加节点来提升查询性能。

总之,Elasticsearch 中的索引确实可以视为一种二级索引,但它基于倒排索引的核心技术,在全文搜索等场景下展现出了更强大的性能和灵活性。这种索引结构是 Elasticsearch 高性能搜索和分析的关键所在。

类似于分表的分片

Elasticsearch 中的分片(Shard)确实类似于关系型数据库中的分表,它们都是为了提高系统的性能和可扩展性而采取的措施。让我们更详细地了解一下 Elasticsearch 中分片的作用和工作机制:

分片的概念

• 在 Elasticsearch 中,每个索引都会被划分成一个或多个分片(Primary Shard)。
• 这些分片可以分散在集群中的多个节点上,从而实现数据的分布式存储。
• 除了主分片,每个索引还可以有零个或多个副本分片(Replica Shard),用于数据的冗余备份。

分片的作用

• 提高查询性能:查询请求可以并行地在多个分片上执行,从而提高整体的查询效率。
• 支持水平扩展:通过增加节点,可以增加分片的数量,从而支持更大规模的数据存储和查询。
• 提高可靠性:副本分片可以提供数据冗余备份,增强系统的容错能力。

分片的工作机制

• 当用户向 Elasticsearch 写入数据时,数据会被路由到对应的主分片上进行存储。
• 同时,主分片的副本会被自动同步到其他节点上,形成副本分片。
• 当用户查询时,查询请求会被并行地分发到所有相关的分片上执行,最后将结果汇总返回。

分片的灵活性

• 分片数可以在创建索引时指定,也可以在索引创建后动态调整。
• 分片数的选择需要权衡数据量、查询性能和容错性等因素。
• 分片数过少可能导致单个分片过大,影响性能;分片数过多又可能造成资源浪费。

总之,Elasticsearch 中的分片机制确实类似于关系型数据库中的分表,都是为了提高系统的性能和可扩展性。分片在 Elasticsearch 中扮演了关键的角色,是实现海量数据高性能存储和检索的基础。

分片的

Elasticsearch 中,确定需要查询的分片位置是很关键的一步。Elasticsearch 提供了一些机制来帮助我们高效地定位查询的分片,主要包括以下几个方面:

路由算法

• Elasticsearch 使用一个确定性的哈希路由算法来决定数据写入到哪个分片。
• 该算法基于文档的 ID 值计算出一个分片编号,从而将文档路由到对应的分片上。

routing 参数

• 在查询时,用户可以指定一个 routing 参数来自定义文档的路由方式。
• 这样可以保证同一个查询请求会命中同一组分片,提高查询效率。

分片搜索

• 当用户发起查询请求时,Elasticsearch 会自动将查询请求分发到相关的所有分片上执行。
• 各个分片并行处理查询,最后将结果汇总返回给用户。

分片元数据

• Elasticsearch 会维护每个索引的分片元数据信息,记录每个分片所在的节点等信息。
• 当执行查询时,协调节点会根据这些元数据信息,将查询请求路由到正确的分片上。

分片感知

• Elasticsearch 客户端库会缓存索引的分片元数据信息,减少与协调节点的交互。
• 这样客户端就可以直接感知分片的位置信息,进一步提高查询效率。

并行处理的实现

Elasticsearch 中的并行处理是通过以下几个关键机制来实现的:

分片结构

• 如前所述,Elasticsearch 会将索引数据划分成多个主分片和副本分片。
• 这些分片可以分散存储在集群的不同节点上,从而为并行处理奠定基础。

查询路由

• 当用户发起查询请求时,Elasticsearch 会根据路由算法将查询请求分发到相关的所有分片上。
• 这种查询路由机制确保了查询可以并行地在多个分片上执行。

分片搜索

• 各个分片会独立地处理查询请求,并返回部分结果。
• Elasticsearch 的协调节点会收集这些部分结果,并进行最终的合并和排序输出。

线程池管理

• Elasticsearch 在每个节点上都维护了多个线程池,用于处理不同类型的任务,如搜索、索引、bulk 等。
• 这些线程池可以充分利用节点的CPU资源,提高并行处理能力。

节点协调

• 当用户向 Elasticsearch 发起查询请求时,请求会先到达一个协调节点。
• 协调节点会负责将请求分发到相关分片,收集分片结果,并将最终结果返回给用户。
  这种节点协调机制进一步优化了并行查询的过程。

资源隔离

• Elasticsearch 会为不同类型的任务设置独立的资源池,如CPU、内存等。
• 这种资源隔离机制确保了并行任务之间不会互相干扰,充分发挥集群的并行处理能力。

总的来说,Elasticsearch 的并行处理机制建立在分片结构、查询路由、线程池管理等多个层面。通过合理利用集群资源,Elasticsearch 可以高效地并行执行各种查询和索引任务,大大提高了系统的处理能力和性能

Java实现

Elasticsearch 是基于 Java 语言实现的。

具体来说:

Lucene 基础

• Elasticsearch 的核心是基于 Apache Lucene 这个全文搜索引擎库。
• Lucene 本身是用 Java 语言开发的高性能全文搜索库。

Elasticsearch 架构

• Elasticsearch 是基于 Lucene 构建的一个分布式搜索和分析引擎。
• Elasticsearch 的大部分核心组件和功能都是用 Java 语言实现的。

集群管理

• Elasticsearch 的集群管理、节点通信、数据分片等核心机制也是用 Java 实现的。

查询处理

• Elasticsearch 的查询解析、执行计划生成、结果合并等关键逻辑同样基于 Java 语言。

插件扩展

• Elasticsearch 提供了丰富的插件机制,绝大部分官方插件也是用 Java 开发的。

客户端支持

• Elasticsearch 官方提供了多种语言的客户端,如 Java、Python、C#、Node.js 等。
• 这些客户端都是基于 Elasticsearch 的 Java API 进行二次封装。

总的来说,Elasticsearch 作为一个企业级的搜索引擎和分析平台,其核心实现和架构都是基于 Java 语言构建的。这得益于 Java 在企业级应用中的广泛应用,以及 Lucene 这个高性能全文搜索引擎库的 Java 语言基础。